移动机器人路径规划技术的现状与发展
建筑施工机器人轨迹规划与控制技术
建筑施工机器人轨迹规划与控制技术建筑施工机器人的应用在现代建筑领域中变得越来越常见。
为了提高施工效率和质量，机器人需要具备良好的轨迹规划和控制技术。
本文将探讨建筑施工机器人轨迹规划与控制技术的发展和应用。
一、建筑施工机器人轨迹规划技术在建筑施工中，机器人需要按照规定的路径和轨迹进行移动和操作。
因此，轨迹规划技术是机器人实现自主导航和操作的关键。
以下是一些常用的建筑施工机器人轨迹规划技术：1.1 路径规划路径规划是指确定机器人在二维或三维空间中的移动路径。
常用的路径规划算法包括A*算法、Dijkstra算法和遗传算法等。
通过这些算法，机器人可以在复杂的建筑施工环境中找到最优的移动路径。
1.2 避障算法建筑施工现场通常存在大量的障碍物，机器人需要能够避开这些障碍物并找到可行的路径。
常用的避障算法包括势场法、反向感知器法和局部规划法等。
这些算法可以有效地避免机器人与障碍物的碰撞，保证施工过程的安全性和顺利进行。
1.3 动态路径规划在建筑施工中，机器人需要根据实时变化的环境情况进行路径规划。
例如，当有新的障碍物出现或者施工要求发生变化时，机器人需要能够实时调整路径。
动态路径规划算法可以使机器人能够灵活应对不同的施工情况。
二、建筑施工机器人控制技术除了轨迹规划，建筑施工机器人还需要具备良好的控制技术，以实现精准的操作和高效的施工。
以下是一些常用的建筑施工机器人控制技术：2.1 运动控制机器人需要能够根据规划好的路径和轨迹进行精确的运动。
运动控制技术可以确保机器人按照预定的速度和方向进行运动，并实时调整运动参数以适应不同的施工要求。
2.2 姿态控制姿态控制是指机器人在施工过程中保持稳定的姿态和姿势。
通过合适的姿态控制技术，机器人可以在施工中保持平衡和稳定，从而保证操作的准确性和施工的质量。
2.3 力/力矩控制在某些施工任务中，机器人需要具备一定的力量和力矩控制能力。
例如，对于需要施加一定力度的操作，机器人需要能够通过力/力矩控制技术实现精确的施工操作。
机器人智能路径规划技术研究
机器人智能路径规划技术研究近年来，随着科技的发展，机器人科学日益成为人们关注的热点。
机器人作为一种个性化的智能技术，其应用范围越来越广泛，尤其是在工业生产领域中的应用越来越重要。
在工业生产中，机器人智能路径规划技术是一个极其重要的技术，在此，本文将深入探讨机器人智能路径规划技术研究的相关内容。
一、机器人智能路径规划概述机器人智能路径规划是机器人技术领域中的一个重要组成部分，其目的是使机器人能够在不同环境中进行智能导航，实现自主运动。
大致而言，智能路径规划是指利用先进算法将机器人引导至预定位置的技术，其核心思想是将机器人操作员从低级的任务中解脱出来，让机器人能够自主完成工作。
目前，机器人智能路径规划方法主要包括基于全局地图、局部感知器、机器视觉和激光等多个方面的创新技术。
其中，基于全局地图技术是目前使用最广泛的方法之一，该方法的主要作用是寻找一条从起点到终点的最短路径，并采用避障策略来避开障碍物，并实现机器人在复杂环境下的自主导航。
此外，局部感知器、机器视觉和激光等技术的应用也能帮助机器人实现智能路径规划，这些新技术不仅提供了更完整、更准确的空间数据信息，而且保证了机器人在各种复杂环境中的自主导航和操作。
二、机器人智能路径规划技术研究热点近年来，随着机器人智能路径规划技术的不断发展，新的研究热点也不断浮现出来。
目前，最主要的热点主要包括以下几个方面：1. 基于深度学习的机器人智能路径规划深度学习是近年来人工智能领域发展最快的技术之一，它可以自动从大量的数据中获得信息，并可以自主学习和改进。
在机器人领域中，应用深度学习技术可用于机器人智能路径规划，目前相关的研究也越来越受到了重视。
2. 基于物体识别与跟踪的机器人智能路径规划随着机器视觉技术的不断发展，物体识别与跟踪技术也得到了广泛应用，和机器人智能路径规划也有着千丝万缕的联系。
通过物体识别与跟踪技术，机器人能够自主掌握环境信息，从而更好地规划路径。
基于深度强化学习的室内移动机器人导航研究
基于深度强化学习的室内移动机器人导航研究随着人工智能技术的不断发展，机器人的应用越来越广泛。
其中，移动机器人在日常生活中已经开始发挥重要的作用，例如清洁机器人、物流机器人、家庭助理机器人等。
特别是，在室内环境中，移动机器人也被广泛应用于智能家居、医院、办公室等场所。
其中，机器人的导航技术是其应用中的重点。
面对日益复杂的室内环境，如何提高机器人导航的效率和准确性是当前研究的热点之一。
本文将介绍基于深度强化学习的室内移动机器人导航技术的研究现状和发展趋势。
一、机器人导航技术的研究现状在传统的机器人导航技术中，通常采用激光雷达、相机等传感器来获取环境信息，然后结合自身的运动控制策略来进行路径规划和控制。
但是，由于室内环境的复杂性和不确定性，这种方法存在一些缺陷，如容易受到光照和噪声等干扰，无法应对复杂的交通情况，且无法预计未来环境变化的情况下难以完成精确的路径规划和控制。
近年来，随着深度学习技术在机器人领域的应用，深度强化学习作为一种新兴的机器人导航技术也受到了越来越多的关注。
其基于神经网络的优势使得机器人能够更加高效地执行复杂的任务。
二、基于深度强化学习的机器人导航技术原理及优势基于深度强化学习的机器人导航技术，需要通过传感器来获取环境信息，然后将其转换成机器人能够理解的形式，进而使用深度神经网络来学习机器人的控制策略。
在这种技术中，机器人控制器通过不断地与环境进行交互，学习到了一种高效的行为策略，从而能够更好地完成导航任务。
相较于传统机器人导航技术，基于深度强化学习的机器人导航技术的主要优势如下：1. 更高的自适应性。
深度强化学习技术能够学习到复杂环境中的非线性关系，使机器人能够更加灵活地应对不同的环境和任务。
2. 更高的准确性。
基于深度强化学习的机器人导航技术能够通过自我纠正和优化来提高准确性，从而能够更加准确地完成路径规划和控制任务。
3. 更高的泛化能力。
深度强化学习能够学习到抽象的状态表示，从而能够实现对于不同环境的泛化。
路径规划算法及其应用综述
路径规划算法及其应用综述路径规划算法是人工智能领域中的重要分支，广泛应用于机器人导航、无人驾驶、图像处理、自然语言处理等领域。
本文将综述路径规划算法的发展历程、种类、特点及其在不同领域的应用情况，并探讨未来的研究趋势和应用前景。
关键词：路径规划算法，最优化算法，无模型算法，数据挖掘算法，应用领域，未来展望。
路径规划算法旨在为机器人或无人系统找到从起始点到目标点的最优路径。
随着人工智能技术的不断发展，路径规划算法在各个领域的应用也越来越广泛。
本文将介绍最优化算法、无模型算法和数据挖掘算法等路径规划算法的种类和特点，并探讨它们在不同领域的应用情况，同时展望未来的研究趋势和应用前景。
路径规划算法可以大致分为最优化算法、无模型算法和数据挖掘算法。
最优化算法包括Dijkstra算法、A*算法、Bellman-Ford算法等，它们通过构建优化图和求解最优路径来寻找最短或最优路径。
无模型算法则以行为启发式为基础，如蚁群算法、粒子群算法等，通过模拟自然界中的某些现象来寻找最优路径。
数据挖掘算法则从大量数据中提取有用的信息来指导路径规划，如k-最近邻算法等。
最优化算法在路径规划中应用较为广泛，其中Dijkstra算法和A算法是最常用的两种。
Dijkstra算法通过不断地扩展起始节点，直到找到目标节点为止，能够求解出最短路径。
A算法则通过评估函数来对每个节点进行评估，从而找到最优路径。
无模型算法则在求解复杂环境和未知环境下的路径规划问题中具有较大优势，例如蚁群算法可以通过模拟蚂蚁寻找食物的过程来求解最短路径问题。
数据挖掘算法则可以通过对大量数据的挖掘来指导路径规划，例如k-最近邻算法可以根据已知的k个最近邻节点的信息来指导路径规划。
路径规划算法在各个领域都有广泛的应用。
在机器人领域中，路径规划算法可用于机器人的自主导航和避障，例如在家庭服务机器人中，通过路径规划算法可以实现从客厅到餐厅的最短路径规划。
在无人驾驶领域中，路径规划算法可用于实现自动驾驶车辆的导航和避障，从而保证车辆的安全行驶。
智能移动机器人的现状及发展
智能移动机器人的现状及发展智能移动机器人是具有思维、感知和行动功学、人工智能，微电子学，光学，传感技术、材料科学仿生学等学科的综合成果。
智能移动机器人可获取、处理和识别多种信息，建立并实时修正环境模型，自主地完成较为复杂的操作任务，因此，比一般的工业机器人具有更大的灵活性、机动性和更广泛的应用领域。
2O世纪电子计算机的发明，使人类的脑力劳动自动化成为可能，60年代智能移动机器人的出现开辟了智能生产自动化的新纪元。
机器和生产系统的智能化，用机器人代替人完成各种任务，这是人类智慧发展和机器进化的飞跃。
智能移动机器人作为新一代的生产工具，在制造领域中应用，能排腺人为的不可控因素，实现高节奏、高效和高质量生产，并是未来智能生产系统(如CIMS)的重要组成部分。
在非制造领域，如核工业、水下、空间，建筑、采掘，教灾排险和作战等方面，可代替人完成人所不适或力所不及的各种工作，在原予能、水下和外层空间可开辟新的产业。
目前，我国和许多国家都把智能移动机器人列为迎接未来挑战的高技术课题，并制订发展规划，拨出巨款给予支持。
移动机器人是一种在复杂的环境下工作的具有自规划、自组织、自适应能力的机器人。
在移动机器人的相关技术研究中，导航技术可以说是其核心技术，也是其实现真正的智能化和完全的自主移动的关键技术。
导航研究的目标就是没有人的干预下使机器人有目的地移动并完成特定任务，进行特定操作。
机器人通过装配的信息获取手段，获得外部环境信息，实现自我定位，判定自身状态，规划并执行下一步的动作。
下面我就智能移动机器人系统的导航、路径规划、多传感器信息融合、细胞神经网、高智能情感移动机器人等技术进行部分说明。
移动机器人的导航方式很多，有惯性导航、视觉导航、基于传感器数据导航、卫星导航等。
它们都不同程度地适用于各种不同的环境，包括室内和室外环境，结构化环境与非结构化环境。
(1)惯性导航惯性导航是一种最基本的导航方式。
它利用机器人装配的光电编码器和陀螺仪，计算机器人航程，从而推知机器人当前的位置和下一步的目的地。
机器人自主导航技术发展与应用现状调研
机器人自主导航技术发展与应用现状调研近年来，随着人工智能技术的快速发展，机器人自主导航技术也逐渐成为人们关注的热点。
机器人自主导航技术是指机器人在未知环境中依靠自身感知、决策和规划的能力进行移动和导航。
本文将对机器人自主导航技术的发展与应用现状进行调研和总结。
1. 技术发展现状1.1 传感技术的进步机器人自主导航技术离不开各种传感器的支持，包括激光雷达、视觉传感器、超声波等。
传感技术的进步使得机器人能够更加准确地感知周围环境，从而提高导航的精准度和安全性。
1.2 地图构建与定位技术地图构建与定位技术是机器人实现自主导航的基础。
SLAM（Simultaneous Localization And Mapping）算法的发展使得机器人能够在未知环境中实时地构建地图，并准确确定自身的位置。
1.3 路径规划与决策算法路径规划与决策算法是机器人自主导航的核心。
通过规划最优路径，并结合环境感知信息和动态障碍物检测，机器人能够根据当前环境状况做出决策，避开障碍物并快速到达目标位置。
2. 应用现状2.1 工业自动化机器人自主导航技术在工业自动化领域得到广泛应用。
传统的生产线需要人工操作和控制的任务，如物料搬运、装配等，现在可以由导航能力强大的机器人来完成，提高生产效率和人力资源利用率。
2.2 服务机器人服务机器人是应用最广泛的机器人类型之一，如家庭服务机器人、导航机器人等。
机器人自主导航技术使得服务机器人能够在家庭环境中实现快速、准确的导航，为人们提供各种日常生活服务。
2.3 物流与仓储随着电商的兴起，物流行业面临着巨大的挑战与机遇。
机器人自主导航技术可以应用于物流和仓储领域，实现物料的自动搬运、仓库的智能管理和自动化配送，提高物流效率和准确性。
3. 应用挑战与展望3.1 复杂环境下的导航机器人在复杂环境中的导航仍然存在一定的挑战，如狭窄空间、不规则地形、动态障碍物等。
如何提高机器人在复杂环境中的导航能力，是未来需要解决的问题之一。
移动机器人路径规划和轨迹跟踪算法
移动机器人路径规划和轨迹跟踪算法在当今科技飞速发展的时代，移动机器人已经在众多领域得到了广泛的应用，从工业生产中的自动化物流搬运，到家庭服务中的智能清洁机器人，再到医疗领域的辅助手术机器人等等。
而要让这些移动机器人能够高效、准确地完成各种任务，关键就在于其路径规划和轨迹跟踪算法的有效性。
路径规划，简单来说，就是为移动机器人找到一条从起始点到目标点的最优或可行路径。
这就好像我们在出门旅行前规划路线一样，要考虑距离、路况、时间等诸多因素。
对于移动机器人而言，它所面临的环境可能更加复杂多变，比如充满障碍物的工厂车间、人员密集的商场等。
因此，路径规划算法需要具备强大的计算能力和适应能力。
常见的路径规划算法有很多种，比如基于图搜索的算法，像 A 算法。
A 算法通过对地图进行网格化，并为每个网格节点赋予一个代价评估值，从而逐步搜索出最优的路径。
它的优点是能够快速找到较优的路径，但在处理大规模地图时，计算量可能会较大。
还有基于采样的算法，如快速扩展随机树（RRT）算法。
RRT 算法通过在空间中随机采样，并逐步扩展生成树的方式来探索路径。
这种算法在高维空间和复杂环境中的适应性较强，但可能得到的路径不是最优的。
另外，基于人工势场的算法也是一种常用的方法。
它将目标点视为吸引源，障碍物视为排斥源，通过计算合力来引导机器人运动。
这种算法计算简单，但容易陷入局部最优。
轨迹跟踪则是在已经规划好路径的基础上，让机器人能够准确地按照预定的路径进行运动。
这就要求机器人能够实时感知自身的位置和姿态，并根据与目标轨迹的偏差进行调整。
在轨迹跟踪中，PID 控制器是一种常见的方法。
它通过比例、积分和微分三个环节的作用，对偏差进行修正。
PID 控制器简单易用，但对于复杂的非线性系统，其控制效果可能不够理想。
为了提高轨迹跟踪的精度和鲁棒性，现代控制理论中的模型预测控制（MPC）也得到了广泛应用。
MPC 通过预测未来一段时间内的系统状态，并优化控制输入，来实现更好的跟踪性能。
移动机器人智能导航与路径规划系统设计
移动机器人智能导航与路径规划系统设计智能导航与路径规划系统是现代移动机器人领域中至关重要的技术之一。
它使得移动机器人能够在复杂环境中自主导航，并规划合适的路径以完成特定任务。
本文将深入探讨移动机器人智能导航与路径规划系统的设计原理和关键技术。
一、智能导航系统的设计智能导航系统旨在通过传感器、定位系统和环境地图等组件，使移动机器人能够了解自身位置和周围环境，并根据其目标进行自主导航。
1. 传感器传感器是智能导航系统中的关键组件之一。
常用的传感器包括激光雷达、摄像头、超声波传感器等。
激光雷达可以通过测量回波时间来准确探测出障碍物的距离和形状，摄像头则可以用于图像识别和目标跟踪，超声波传感器则适用于近距离障碍物的检测。
2. 定位系统定位系统用于确定移动机器人当前的位置。
常见的定位系统包括全球定位系统（GPS）、惯性导航系统（INS）和视觉定位系统。
GPS可以提供全球性的位置信息，但在室内环境下会受到信号遮挡的影响。
INS可以通过测量加速度和角速度来估计位置，但存在误差积累的问题。
视觉定位系统则依靠计算机视觉算法来识别环境中的特征点和物体，从而进行定位。
3. 环境地图环境地图是智能导航系统中的核心组成部分。
它包含了地图的拓扑结构、障碍物的位置和特征等信息。
常用的环境地图表示方法包括栅格地图、拓扑图和语义地图。
栅格地图将环境划分为一系列网格，拓扑图则是通过节点和边来表示环境的连通性，语义地图则融合了语义信息，使得机器人可以理解环境中的语义概念。
二、路径规划系统的设计路径规划系统旨在为移动机器人提供合适的路径，使其能够安全高效地到达目标点。
路径规划可以基于环境地图、机器人能力和任务需求等因素进行。
1. 单目标路径规划单目标路径规划是最基础的路径规划问题，即机器人在环境中寻找一条最短路径或最快路径到达目标点。
常用的算法包括A*算法、最短路径算法和Dijkstra算法等。
这些算法根据环境地图中的障碍物和机器人的运动能力，通过权衡路径的代价和可行性，寻找出最优的路径。
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移动机器人路径规划技术的现状与发展
现阶段，移动机器人技术是科学领域研究的一个重点内容，而在该技术的研究中，移动机器人的路径规划技术是非常重要的。
其中，路径规划可以被划分成两种，其一是基于模型环境进行的已知的全局路径进行规划，其二是基于传感器环境对未知局部路径进行规划。
文章对移动机器人的路径规划方法进行了详细的分析，并分别列举了全局路径规划以及局部路径规划的具体规划方法，并对该技术未来的发展进行展望。
标签：移动机器人；路径规划；神经网络；栅格法
1 移动机器人路径规划技术的分类
按照机器人对周围环境信息的识别与对信息的掌握程度以及对不同种类障碍物的识别进行分类，可将机器人路径规划分成四类：第一类，在已知的比较熟悉的环境中，根据静态障碍物的位置对移动机器人的路径进行规划；第二类，在未知的比较陌生的环境中根据静态障碍物的位置对移动机器人的路径进行规划；第三类，在已知的比较熟悉的环境中，根据动态障碍物的运行状态对移动机器人的路径进行规划；第四类，在未知的比较陌生的环境中，根据动态障碍物的运行状态对移动机器人的路径进行规划。
根据机器人对周围环境的掌握能力不同，可以对路径规划技术进行划分，第一类是在对周围环境信息已经验证的基础上对移动机器人的的路径进行规划，所规划的路径为全局路径；第二类是基于傳感器信息的基础上对机器人的路径进行规划，规划的路径为局部路径[1]。
移动机器人的路径规划方法一般可以划分成两大类型，即传统方法与智能方法。
2 全局路径规划方法
2.1 拓扑法
该路径规划的方法主要就是把所规划的空间进行分割，并形成具有拓扑特点的子空间，同时构建拓扑网络，并在其中探索出起点至终点的详细拓扑路径，然后根据拓扑路径的路径规划得到最终需要的几何路径。
拓扑路径的规划方法是以降维法为主要依据，也就是，将高维的比较复杂的空间几何路径求法转化为低维的比较简单的拓扑空间的辨别连通方法。
这种方法的最明显优势就是对拓扑特点进行充分利用，进而有效地减小实际搜索的空间范围[2]。
而其算法的复杂程度则只是同障碍物数目有较大关系，所以，最主要的问题就是在障碍物数量增加的情况下，采取合理措施对已有拓扑网络进行修正，并实现图形速度提升的目的。
2.2 可视图法
这种路径规划的方法就是将机器人看做是一个点，然后进行合理组合，并将机器人与目标点、多边形障碍物的各顶点相连。
在连接点的过程中，需要保证直线可视，也就是目标点与多边形障碍物的各顶点以及各个障碍物顶点间的连线不
能穿越障碍物。
通过这种方式能够有效的将搜索最优路径转化为由起点到目标点间的可视直线的最短距离。
使用优化算法，既可以简化视图，又可以减少搜索需要的时间。
这种方法最大的好处就是可以有效的缩短路径，但是在计算上忽略了机器人自身的尺寸，这在实际操作中，当机器人经过障碍物时极容易与障碍物的距离过近或者发生碰触，会延长搜索的时间。
这种情况并不是不可控制的，适当的应用切线图和V oronoi图能够对可视图的方法进行完善[3]。
切线图是将障碍物切线使用弧来表示，通过弧来表示就可以使机器人在起点到目标点最短路径行走时，只是接近障碍物不会碰触到障碍物。
但是，这个方法也存在一定的不足，就是如果在控制的过程中位置设置出现偏差，就会使机器人与障碍物发生碰撞。
V oronoi图的应用原理是用远离障碍物的路径表示弧，这种表示方式会使路径的距离增加，位置的误差也会加大，但是这种方式会减少机器人与障碍物发生碰撞的几率。
2.3 栅格法
栅格法是将机器人运行的环境进行划分，将整个环境划分成网格单元，而且在机器人运行的空间内，障碍物的位置和尺寸保持不变，在机器人实际工作中，障碍物也不会发生变化。
栅格的尺寸大小都相同，通过栅格来对机器人的二维工作空间进行划分，如果一个栅格内没有障碍物，那么就可以将这个栅格当做自由栅格；如果一个栅格内存在障碍物，那么这个栅格就是障碍栅格。
在栅格中，自由空间与障碍物都是由栅格块的集成来表示，对障碍物栅格和自由栅格有两种标记方式：直角坐标法和序号法。
一般情况下，机器人工作的环境是用四叉树与八叉树来表示，然后使用优化算法搜索出最优路径。
这种方法是将栅格作为计算单位对环境信息进行记录，栅格的粒度越小就可以更精确地表示障碍物，但是，这样会占据较大存储空间，同样会增加算法范围搜索的指数。
然而，栅格粒度过大，其路径的规划就不会精确。
由此看来，栅格粒度的大小确定是该方法重要的考虑内容。
3 局部路径规划方法
3.1 人工势场法
该方法是一种虚拟力法，是将移动机器人在环境中的运动模拟成人工受力场的运动。
在这个运动过程中，障碍物和移动机器人之间产生力视为斥力，将障碍物与目标点间产生的力视为引力。
当利用算法来使这两种力周围产生势以后，移动机器人就会受抽象力作用，实现绕过障碍物行走的目的。
人工势场的方法，其内部结构简单，而且能够更好地控制低层，因此被广泛应用在避障与平滑轨迹控制中。
由于局部最优解始终存在，使得死锁现象频繁出现，进而导致移动机器人还未到达局部最优点就会停止行走。
为了有效地解决上述问题，就需要对算法进行完善。
对势场方程的定义进行合理的优化，这样能够有效的消除势场中局部极值[4]。
3.2 遗传算法
遗传算法需要保证适应度的函数必须为正，不要求函数可导或者连续。
此外，这种方法属于并行算法，这就使得在全局搜索中能够应用其自身的隐并行性。
应用遗传算法大部分的优化算法都能够进行单点搜索，这就能够使计算很容易进入到局部最优中。
但是遗传算法属于多点搜索算法，这样很容易算出全局的最优解。
3.3 神经网络法
神经网络方法是通过感知空间进而执行行为空间。
但是，要想使用数学方程来将此映射关系表示出来具有一定的难度，然而，使用神经网络方法就可以表示出来。
把传感器数据当作网络输入，可以将人对其期望运动的方向确定当作网络输出。
这样原始样本集就可以用一组数据来表示，对重复和宏图的样本进行处理，就可以得到最终的样本集[5]。
4 机器人路径规划技术的未来展望
移动机器人的路径规划技术主要是通过计算机、传感器以及控制技术来完成，随着科技的不断进步，新型的算法也会越来越多，所以机器人的路径规划技术也会不断的得到完善。
但是，在未来的研究过程中，还需要不断提高其路径规划的性能指标，并实现多移动机器人系统的路径规划。
还应该在路径规划中适当地融入多传感器的信息，将更多的精力放在对移动机器人的路径规划上，开发出更多的计算方法，从而促进移动机器人路径规划技术的发展和完善。
5 结束语
综上所述，移动机器人路径规划技术已经取得了可观的成绩，但是，在其全局路径与局部路径规划方法中仍然存在诸多不足之处，并且还未研究出能够适用于所有场合的方法。
所以，需要在其路径规划技术方面深入研究，进而推动该技术的进一步发展。
参考文献
[1]李伟.移动机器人路径规划技术的现状与发展趋势[J].数字化用户，2013（22）：216.
[2]许亚.基于强化学习的移动机器人路径规划研究[D].山东大学.
[3]张茜茜.复杂动态环境下移动机器人势场平衡路径规划算法研究[D].河北工业大学，2012.
[4]梁栋，尹晓红，王梦晴，等.移动机器人研究现状及发展趋势[J].科技信息，2014（9）：33，37.
[5]崔瑾娟.移动机器人路径规划技术现状与展望[J].安阳师范学院学报，2013（2）：54-56.
作者简介：徐兆辉（1988-），男，汉，河南省安阳市，佳木斯大学机械工程学院机械工程专业，2013级硕士研究生，研究方向：机器人路径规划。